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  <title>MySQL学习笔记 | 志怀逸兴</title>
  






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          MySQL学习笔记
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        <h2 id="04-MySQL索引（一）"><a href="#04-MySQL索引（一）" class="headerlink" title="04.MySQL索引（一）"></a>04.MySQL索引（一）</h2><p><strong>索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率</strong>，就像书的目录一样。</p>
<p>同样，<strong>对于数据库的表而言，索引其实就是它的“目录”。</strong></p>
<span id="more"></span>

<h3 id="第1节-索引常见的类型"><a href="#第1节-索引常见的类型" class="headerlink" title="第1节 索引常见的类型"></a>第1节 索引常见的类型</h3><p><strong>索引的出现是为了提高查询效率</strong>，但是实现索引的方式却有很多种，所以这里也就引入了索引模型的概念。可以用于提高读写效率的数据结构很多，这里我先给你介绍三种常见、也比较简单的数据结构，它们分别是<strong>哈希表、有序数组和搜索树</strong>。</p>
<p>下面主要从使用的角度，为你简单分析一下这三种模型的区别。</p>
<h4 id="哈希表"><a href="#哈希表" class="headerlink" title="哈希表"></a>哈希表</h4><p>哈希表是一种以键-值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，就可以找到其对应的值即Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置，然后把value放在数组的这个位置。 </p>
<p>不可避免地，多个key值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方 法是，拉出一个链表。 </p>
<p>假设，你现在维护着一个身份证信息和姓名的表，需要根据身份证号查找对应的名字，这时对应的哈希索引的示意图如下所示：</p>
<img src="https://pic3.zhimg.com/80/v2-b362ab896ce75723dd74c9c6a161856e_720w.jpg" alt="图1 哈希表示意图" title="图1 哈希表示意图" style="zoom:80%;">

<p>​                                                                                                    </p>
<p>图中，User2和User4根据身份证号算出来的值都是N，但没关系，后面还跟了一个链表。假设， 这时候你要查ID_card_n2对应的名字是什么，处理步骤就是：首先，将ID_card_n2通过哈希函数算出N；然后，按顺序遍历，找到User2。</p>
<p>需要注意的是，图中四个ID_card_n的值并不是递增的，这样做的好处是<strong>增加新的User时速度会很快，只需要往后追加</strong>。但缺点是，因为不是有序的，所以<strong>哈希索引做区间查询的速度是很慢的</strong>。 <strong>(hash表更新快，查询慢)</strong></p>
<p>你可以设想下，如果你现在要找身份证号在[ID_card_X, ID_card_Y]这个区间的所有用户，就必须全部扫描一遍了。</p>
<p> 所以，<strong>哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景</strong>，比如Memcached及其他一些NoSQL引擎。</p>
<h4 id="有序数组"><a href="#有序数组" class="headerlink" title="有序数组"></a>有序数组</h4><p><strong>而有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀</strong>。还是上面这个根据身份证号 查名字的例子，如果我们使用有序数组来实现的话，示意图如下所示：</p>
<img src="https://pic4.zhimg.com/80/v2-8841ff4b2b961e5d05c08df1da0fa1cf_720w.jpg" alt="图2 有序数组示意图" title="图2 有序数组示意图" style="zoom:80%;">

<p>​                                                                                                    </p>
<p>这里我们假设身份证号没有重复，这个数组就是按照身份证号递增的顺序保存的。这时候如果你 要查ID_card_n2对应的名字，用二分法就可以快速得到，这个时间复杂度是O(log(N))。</p>
<p>同时很显然，这个索引结构支持范围查询。你要查身份证号在[ID_card_X, ID_card_Y]区间的 User，可以先用二分法找到ID_card_X（如果不存在ID_card_X，就找到大于ID_card_X的第一 个User），然后向右遍历，直到查到第一个大于ID_card_Y的身份证号，退出循环。</p>
<p><strong>如果仅仅看查询效率，有序数组就是最好的数据结构了</strong>。但是，在需要更新数据的时候就麻烦 了，你往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，成本太高。**(数组更新慢，查询快)**</p>
<p>所以，<strong>有序数组索引只适用于静态存储引擎</strong>，比如你要保存的是2017年某个城市的所有人口 信息，这类不会再修改的数据。</p>
<h4 id="二叉搜索树"><a href="#二叉搜索树" class="headerlink" title="二叉搜索树"></a>二叉搜索树</h4><p>二叉搜索树也是课本里的经典数据结构了。还是上面根据身份证号查名字的例子，如果我们用二 叉搜索树来实现的话，示意图如下所示：</p>
<img src="https://pic2.zhimg.com/80/v2-60333d324b652196678910349178c8a9_720w.jpg" alt="图3 二叉搜索树示意图" title="图3 二叉搜索树示意图" style="zoom:80%;">



<p><strong>二叉搜索树的特点是：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子</strong>。这样如果你要查 ID_card_n2的话，按照图中的搜索顺序就是按照UserA -&gt;UserC-&gt;UserF -&gt;User2这个路径得到。这个时间复杂度是O(log(N))。</p>
<p>当然为了维持O(log(N))的查询复杂度，你就需要保持这棵树是平衡二叉树。为了做这个保证，更新的时间复杂度也是O(log(N))。</p>
<p>树可以有二叉，也可以有多叉。多叉树就是每个节点有多个儿子，儿子之间的大小保证从左到右递增。二叉树是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因是，索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。</p>
<p>你可以想象一下一棵100万节点的平衡二叉树，树高20。一次查询可能需要访问20个数据块。在机械硬盘时代，从磁盘随机读一个数据块需要10 ms左右的寻址时间。也就是说，对于一个100万行的表，如果使用二叉树来存储，单独访问一个行可能需要20个10 ms的时间，这个查询可真够慢的。</p>
<p>为了让一个查询尽量少地读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。那么，我们就不应该使用二叉树，而是要使用“N叉”树。这里，“N叉”树中的“N”取决于数据块的大小。</p>
<p>以InnoDB的一个整数字段索引为例，这个N差不多是1200。这棵树高是4的时候，就可以存1200的3次方个值，这已经17亿了。考虑到树根的数据块总是在内存中的，一个10亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问3次磁盘。其实，树的第二层也有很大概率在内 存中，那么访问磁盘的平均次数就更少了。</p>
<p>N叉树由于在读写上的性能优点，以及适配磁盘的访问模式，已经被广泛应用在数据库引擎中了。</p>
<p>不管是哈希还是有序数组，或者N叉树，它们都是不断迭代、不断优化的产物或者解决方案。数据库技术发展到今天，跳表、LSM树等数据结构也被用于引擎设计中，这里我就不再一一展开了。</p>
<p>你心里要有个概念，数据库底层存储的核心就是基于这些数据模型的。每碰到一个新数据库，我们需要先关注它的数据模型，这样才能从理论上分析出这个数据库的适用场景。</p>
<p>在MySQL中，索引是在存储引擎层实现的，所以并没有统一的索引标准，即不同存储引擎的索引的工作方式并不一样。而即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层的实现也可能不同。由于InnoDB存储引擎在MySQL数据库中使用最为广泛，所以下面我就以InnoDB为例，和你分析一下其中的索引模型。</p>
<h3 id="第2节-InnoDB-的索引模型"><a href="#第2节-InnoDB-的索引模型" class="headerlink" title="第2节 InnoDB 的索引模型"></a>第2节 InnoDB 的索引模型</h3><p>在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。 又因为前面我们提到的，InnoDB使用了B+树索引模型，所以数据都是存储在B+树中的。</p>
<p>每一个索引在InnoDB里面对应一棵B+树。</p>
<p>假设，我们有一个主键列为ID的表，表中有字段k，并且在k上有索引。</p>
<p>这个表的建表语句是：</p>
<figure class="highlight plaintext"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">mysql&gt; create table T(</span><br><span class="line">id int primary key,</span><br><span class="line">k int not null,</span><br><span class="line">name varchar(16),</span><br><span class="line">index (k))engine=InnoDB;</span><br></pre></td></tr></table></figure>

<p>表中R1~R5的(ID,k)值分别为(100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5)和(600,6)，两棵树的示例示意图如下。</p>
<img src="https://pic3.zhimg.com/v2-0f61247fb3579b6f3573a334c007938a_r.jpg" title="图4 InnoDB的索引组织结构" style="zoom:80%;">

<p>​                                                                                        </p>
<p>从图中不难看出，根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。</p>
<p>主键索引的叶子节点存的是整行数据。在InnoDB里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。</p>
<p>非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在InnoDB里，非主键索引也被称为二级索引 （secondary index）。</p>
<p>根据上面的索引结构说明，我们来讨论一个问题：<strong>基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？</strong></p>
<ul>
<li>如果语句是<strong>select * from T where ID=500</strong>，即主键查询方式，则只需要搜索ID这棵B+树；</li>
<li>如果语句是**select *from T where k=5**，即普通索引查询方式，则需要先搜索k索引树，得到ID 的值为500，再到ID索引树搜索一次。这个过程称为回表。</li>
</ul>
<p>也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主 键查询。</p>
<h3 id="第3节-索引维护"><a href="#第3节-索引维护" class="headerlink" title="第3节 索引维护"></a>第3节 索引维护</h3><p>B+树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。以上面这个图为例，如果插入新的行ID值为700，则只需要在R5的记录后面插入一个新记录。如果新插入的ID值为400，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。</p>
<p>而更糟的情况是，如果R5所在的数据页已经满了，根据B+树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下，性能自然会受影响。</p>
<p>除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据，现在分到两个页中， 整体空间利用率降低大约50%。</p>
<p>当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。</p>
<p>基于上面的索引维护过程说明，我们来讨论一个案例：</p>
<p>你可能在一些建表规范里面见到过类似的描述，要求建表语句里一定要有自增主键。当然事无绝对，我们来<strong>分析一下哪些场景下应该使用自增主键，而哪些场景下不应该。</strong></p>
<p>自增主键是指自增列上定义的主键，在建表语句中一般是这么定义的： <strong>NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT</strong>。</p>
<p>插入新记录的时候可以不指定ID的值，系统会获取当前ID最大值加1作为下一条记录的ID值。</p>
<p>也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合了我们前面提到的递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。</p>
<p>而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。</p>
<p>除了考虑性能外，我们还可以从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段，比如 字符串类型的身份证号，那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？</p>
<p>由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的 叶子节点占用约20个字节，而如果用整型做主键，则只要4个字节，如果是长整型（bigint）则是 8个字节。</p>
<p><strong>显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。</strong></p>
<p>所以，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。</p>
<p>有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢？还是有的。比如，有些业务的场景需求是这样的：</p>
<ol>
<li>只有一个索引；</li>
<li>该索引必须是唯一索引。</li>
</ol>
<p>你一定看出来了，这就是典型的KV场景。</p>
<p> 由于没有其他索引，所以也就不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题。</p>
<p> 这时候我们就要优先考虑上一段提到的“尽量使用主键查询”原则，直接将这个索引设置为主键， 可以避免每次查询需要搜索两棵树。</p>
<h3 id="第4节-小结"><a href="#第4节-小结" class="headerlink" title="第4节 小结"></a>第4节 小结</h3><p>今天，我跟你分析了数据库引擎可用的数据结构，介绍了InnoDB采用的B+树结构，以及为什么 InnoDB要这么选择。B+树能够很好地配合磁盘的读写特性，减少单次查询的磁盘访问次数。</p>
<p>由于InnoDB是索引组织表，一般情况下我会建议你创建一个自增主键，这样非主键索引占用的空间最小。但事无绝对，我也跟你讨论了使用业务逻辑字段做主键的应用场景。</p>

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    let { activeClass } = CONFIG.comments;
    if (CONFIG.comments.storage) {
      activeClass = localStorage.getItem('comments_active') || activeClass;
    }
    if (activeClass) {
      let activeTab = document.querySelector(`a[href="#comment-${activeClass}"]`);
      if (activeTab) {
        activeTab.click();
      }
    }
  });
  if (CONFIG.comments.storage) {
    window.addEventListener('tabs:click', event => {
      if (!event.target.matches('.tabs-comment .tab-content .tab-pane')) return;
      let commentClass = event.target.classList[1];
      localStorage.setItem('comments_active', commentClass);
    });
  }
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